不能在Jupyter筆記本

我在Jupyter筆記本掙扎運行Tensorflow（V1.1）代碼多次運行Tensorflow代碼多次。不能在Jupyter筆記本

例如，我執行這個簡單的代碼段，對於一個seq2seq模型創建一個編碼層：

# Construct encoder layer (LSTM) 
encoder_cell = tf.contrib.rnn.LSTMCell(encoder_hidden_units) 
encoder_outputs, encoder_final_state = tf.nn.dynamic_rnn(
    encoder_cell, encoder_inputs_embedded, 
    dtype=tf.float32, time_major=False 
)

第一次是完全細，則創建我的編碼器。

不過，如果我重新運行它（不管我申請的變化），我得到這個錯誤： Attempt to have a second RNNCell use the weights of a variable scope that already has weights

這是非常惱人的，因爲它迫使我重新啓動內核我想改變每次一層。

有人能解釋我爲什麼會這樣，我該如何解決這一問題？

謝謝！

來源

2017-06-10 Blockost

另外，如果你們中的一些有關於如何實現基本seq2seq車型偉大的教程：

以防萬一，我也會作爲開始TensorFlow InteractiveSession節中描述here建議使用一個交互式會話在Tensorflow 1.1中，請不要猶豫分享！不幸的是，[seq2seq教程]（https://www.tensorflow.org/tutorials/seq2seq）已經過時，而且有利於[新seq2seq API]的（https://www.tensorflow.org/api_docs/python/棄用tf/contrib/seq2seq） – Blockost

Jupyter具體嗎？它在python shell中工作嗎？ – user1735003

以下@Nicolas答案，在Python shell中也會發生同樣的情況。當我們嘗試從圖中重建現有節點時，Tensorflow會產生錯誤。 – Blockost

你正在試圖建立兩次完全相同的圖形，因此TensorFlow抱怨，因爲變量已經在默認圖中存在。

你可以做的是試圖調用該方法的第二個時間，以確保在需要時您創建一個新的圖形之前調用tf.reset_default_graph()。

import tensorflow as tf 
sess = tf.InteractiveSession()

來源

2017-06-10 19:21:31 npf

完美，非常感謝！ – Blockost

不能在Jupyter筆記本

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